- Медленный рост ML в SEO
- Прогнозирование ранжирования и алгоритмов
- Заключение
- Оставьте свои комментарии ниже
Машинное обучение (ML) оставило неизгладимое впечатление во многих сферах бизнеса, и технологические компании получили наибольшую выгоду от него. Google , ведущий в мире технологический гигант с самого начала руководил исследованиями ML. Его основной бизнес, который включает в себя как онлайн-рекламу, так и облачные вычисления, максимально эффективно использует ML. Теперь мощная поисковая система Google также оснащена алгоритмами ML для лучшей оптимизации веб-сайтов (сокращенное SEO для «поисковой оптимизации»).
С ростом количества интернет-трафика Google переключился на более сложную и структурированную SEO. Хотя большинство проблем было преодолено, мы обсудим здесь, как подход машинного обучения к уже установленным алгоритмам ML в SEO Google может помочь уменьшить сложности в поисковой системе.
Медленный рост ML в SEO
Ранее компьютерные алгоритмы для SEO включали изменения по мере их наблюдения и вносили в них улучшения. Эти улучшения были включены в обновление для алгоритмов, и это иногда означало резкие изменения за один раз. Google обычно обновляет свои алгоритмы SEO часто и с каждым обновлением в SEO, рейтинги и страница результатов поисковой системы (SERP) затрагивается либо положительно (больше охват / трафик), либо отрицательно (меньше охват / трафик). Это важно, потому что компании, которые зависят от своих сайтов, страдают в результате этих изменений SEO.
В последние годы Google начал использовать ML для SEO. Например, в 2015 году Google выпустил RankBrain алгоритм ML, который анализирует и обрабатывает результаты поиска, которые были частью алгоритма ранжирования Google. Это значительно изменило SEO, так как теперь оно вышло за рамки анализа ключевых слов и ссылок. Алгоритмы SEO больше не следуют традиционной индексации. После Google реструктуризации SEO с Кофеин индексация результатов поиска стала более эффективной, чем когда-либо, с более свежим контентом, которому придается высокий приоритет.
Но это связано с врожденной проблемой, связанной с обновлениями алгоритма. Хотя кофеин обеспечил большую прозрачность в сортировке факторы ранжирования потребовалось вмешательство человека для наблюдения за изменениями рейтинга в соответствии с обновлениями алгоритма. RankBrain помог преодолеть эту проблему, так как он анализировал большую часть данных результатов поиска, предоставляя сигналы ранжирования в дополнение к факторам ранжирования.
Маркус Тобер, основатель и технический директор в Searchmetrics, популярной аналитической платформе для поисковых систем, которая фокусирует SEO на глобальном уровне, говорит что RankBrain объединяет сотни факторов рейтинга, рассматриваемых Google, в один. Эти факторы имеют разные приоритеты для каждого запроса. Благодаря ML в RankBrain, специалисты Google теперь могут сосредоточиться на полировке пользовательского контента, не беспокоясь об алгоритмической сложности.
Прогнозирование ранжирования и алгоритмов
Теперь в комнате появляется слон, который использует машинное обучение по этим алгоритмам. Это означает прогнозирование ранжирования и алгоритмов SEO заранее с помощью ML. Номер SEO инструменты доступны на рынке, чтобы сотрудничать с SEO Google, чтобы обеспечить индивидуальные решения для поисковых систем. Эти инструменты быстро предсказывают алгоритмические изменения в дополнение к эффективной сортировке факторов ранжирования.
Создание модели машинного обучения для Google SEO - сложная задача. Помимо предоставления наилучших результатов поиска по содержанию, модель ML должна также следить за устранением уязвимостей безопасности, таких как спам и фишинг, а также других угроз, которые в основном генерируются с помощью электронной почты. Для этого ОД требует притока огромных данных, полученных и оцененных человеческими экспертами. Следовательно, необходимо постоянно анализировать хорошие и плохие стороны SEO с точной эффективностью.
Еще одна задача - пройти алгоритмические изменения на основе ключевых слов. Алгоритм Google по-разному реагирует на разные ключевые слова. Как упоминалось ранее, инструменты SEO также могут помочь с этой проблемой. Эти инструменты могут анализировать и классифицировать ключевые слова, предназначенные для отдельных предприятий в среде поисковых систем. Это также создает экземпляры одних и тех же ключевых слов для предприятий со своими конкурентами. Джейсон Демерс, генеральный директор контент-маркетингового агентства AudienceBloom, прекрасно описывает этот недостаток. Он говорит «С другой стороны, если бренду приходится беспокоиться о множестве разных ключевых слов, которые охватывают разных конкурентов в каждой среде, тогда инвестиции в эти новые технологии могут быть оправданы. Командам SEO необходимо помнить, что они не могут просто применить то, что узнали в одной среде ключевых слов, к другой. Какой-то адаптивный анализ должен быть использован ».
Заключение
По мере появления новых достижений в машинное обучение Важно принять к сведению, если они оказывают правильное влияние. В таких областях, как SEO, требуются правила, установленные экспертами, прежде чем проекты ML будут развернуты в действии. В дополнение к этому, новые инструменты, которые обладают функциями AI и ML, также могут быть интегрированы с SEO и должны быть реализованы с максимальной осторожностью. Так как сегодня золотая эра машинного обучения и искусственный интеллект SEO может представить совершенно другой цифровой мир.
Оставьте свои комментарии ниже
Комментарии
